美国加州半导体公司CerebrasSystems发布第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”(WaferScaleEngine3)

美国加州半导体公司CerebrasSystems发布第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”(WaferScaleEngine3),规格参数更加疯狂,而且在功耗、价格不变的前提下性能翻了一番。WSE-3再次升级为台积电5nm工艺,面积没说但应该差不多,然而,晶体管数量继续增加达到惊人的4万亿个,AI核心数量进一步增加到90万个,缓存容量达到44GB,外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB。核心数量、缓存容量增加的不多,但性能实现了飞跃,峰值AI算力高达125PFlops,也就是每秒12.5亿亿次浮点计算,堪比顶级超算。它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型,能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数,无需分区或者重构。四颗并联,它能在一天之内完成700亿参数的调教,而且支持最多2048路互连,一天就可以完成Llama700亿参数的训练。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。

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Cerebras Systems 发布第三代晶圆级 AI 加速芯片 “WSE-3”(Wafer Scale Engine 3),

CerebrasSystems发布第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”(WaferScaleEngine3),再次升级为台积电5nm工艺,面积没说但应该差不多,然而,晶体管数量继续增加达到惊人的4万亿个,AI核心数量进一步增加到90万个,缓存容量达到44GB,外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB。核心数量、缓存容量增加的不多,但性能实现了飞跃,峰值AI算力高达125PFlops,也就是每秒12.5亿亿次浮点计算,堪比顶级超算。它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型,能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数,无需分区或者重构。四颗并联,它能在一天之内完成700亿参数的调教,而且支持最多2048路互连,一天就可以完成Llama700亿参数的训练。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。注:该公司2019年的第一代WSE-1基于台积电16nm工艺,面积46225平方毫米,晶体管1.2万亿个,拥有40万个AI核心、18GBSRAM缓存,支持9PB/s内存带宽、100Pb/s互连带宽,功耗高达15千瓦。2021年的第二代WSE-2升级台积电7nm工艺,面积不变还是46225平方毫米,晶体管增至2.6万亿个,核心数增至85万个,缓存扩至40GB,内存带宽20PB/s,互连带宽220Pb/s。

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Cerebras 发布了第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”

Cerebras发布了第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”人工智能超级计算机公司Cerebras表示,其下一代晶圆级人工智能芯片可以在消耗相同电量的情况下将性能提高一倍。WSE-3与前代产品一样使用整个晶圆制造,包含4万亿个晶体管,由于使用了台积电5nm工艺,比数量增加了50%以上。AI核心数量进一步增加到90万个,缓存容量达到44GB,外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB,峰值AI算力高达125PFlops。该公司表示将在新一代人工智能计算机中使用WSE-3,这些计算机目前正在达拉斯的一个数据中心安装,形成一台能够执行8exaflops(每秒80亿次浮点运算)的超级计算机。——

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【世界第一AI芯片WSE-3面世,一天就可以完成Llama 700亿参数的训练】

【世界第一AI芯片WSE-3面世,一天就可以完成Llama700亿参数的训练】#美国加州半导体公司CerebrasSystems发布第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”(WaferScaleEngine3),规格参数更加疯狂,而且在功耗、价格不变的前提下性能翻了一番。WSE-3再次升级为台积电5nm工艺,面积没说但应该差不多,然而,晶体管数量继续增加达到惊人的4万亿个,AI核心数量进一步增加到90万个,缓存容量达到44GB,外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB。核心数量、缓存容量增加的不多,但性能实现了飞跃,峰值AI算力高达125PFlops,也就是每秒12.5亿亿次浮点计算,堪比顶级超算。它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型,能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数,无需分区或者重构。四颗并联,它能在一天之内完成700亿参数的调教,而且支持最多2048路互连,一天就可以完成Llama700亿参数的训练。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。

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世界第一AI芯片“WSE-3”升级4万亿晶体管、90万核心

世界第一AI芯片“WSE-3”升级4万亿晶体管、90万核心2021年的第二代WSE-2升级台积电7nm工艺,面积不变还是46225平方毫米,晶体管增至2.6万亿个,核心数增至85万个,缓存扩至40GB,内存带宽20PB/s,互连带宽220Pb/s。如今的第三代WSE-3再次升级为台积电5nm工艺,面积没说但应该差不多,毕竟需要一块晶圆才能造出一颗芯片,不可能再大太多了。晶体管数量继续增加达到惊人的4万亿个,AI核心数量进一步增加到90万个,缓存容量达到44GB,外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB。乍一看,核心数量、缓存容量增加的不多,但性能实现了飞跃,峰值AI算力高达125PFlops,也就是每秒12.5亿亿次浮点计算,堪比顶级超算。它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型,能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数,无需分区或者重构。用它来训练1万亿参数大模型的速度,相当于用GPU训练10亿参数。四颗并联,它能在一天之内完成700亿参数的调教,而且支持最多2048路互连,一天就可以完成Llama700亿参数的训练。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423559.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1423559.htm

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Cerebras发布了第三代晶圆级AI加速#芯片“WSE-3”https://www.bannedbook.org/bnews/

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